#Sofia Marques Silva

##EXERCCIOS AULA 4


### Exerccio - Cervejas

#### 1

cervejas <-c("chope","lata","garrafa","chope","garrafa", "garrafa","lata","lata","nenhuma","lata","garrafa","garrafa", "garrafa","lata","lata","lata","garrafa","lata","chope","nenhuma", "garrafa","garrafa","garrafa","chope","garrafa","garrafa","chope","garrafa","lata","lata")
barplot(table(factor(cervejas)))

table(factor(cervejas)) #s para verificar os valores. como so poucos dados, no  necessrio fazer matriz primeiro.
dotchart(c(5,13,10,2),c("chope","garrafa","lata","nenhuma"),lcolor = "white")
# outros jeitos:	
dotchart(as.numeric(table(factor(cervejas))),labels=levels(factor(cervejas)),lcolor = "white")
dotchart(as.matrix(table(factor(cervejas))),labels=levels(factor(cervejas)),lcolor="white")


# s para conseguir ver os dois lado a lado, na mesma posio, e uma vez que  mais difcil alterar o dotplot q o barplot:
par(mfrow=c(1,2))
barplot(table(factor(cervejas)),horiz=TRUE)
dotchart(c(5,13,10,2),c("chope","garrafa","lata","nenhuma"),lcolor = "white")


#### 2

# O barplot.



### Exerccio - Rios

#### 1

data(rivers)
rivers
?rivers

prop.table(table(rivers<mean(rivers)))
# Cerca de 67%


#### 2

quantile(rivers, probs= 0.75)
#680


#### 3

mean(rivers)
# 591.1844
median(rivers)
# 425
mean(rivers, trim=0.25)
# 449.9155

# So valores consideravelmente diferentes.



### Exerccio - Caixetais

#### 1

caixeta<-read.csv("caixeta.csv",header=TRUE)
# verificando o objecto:
head(caixeta)
str(caixeta)

par(mfrow=c(1,1)) #seno vai considerar o comando da funo "par" anterior e vemos um grfico pequeno sem necessidade.
hist(caixeta$h)


#### 2

par(mfrow=c(1,3))
hist(caixeta$h[caixeta$local=="chauas"])
hist(caixeta$h[caixeta$local=="jureia"])
hist(caixeta$h[caixeta$local=="retiro"])


#### 3

par(mfrow=c(1,1)) #novamente para alterar o comando anterior.
plot(density(caixeta$h[caixeta$local=="chauas"]),col="blue")
lines(density(caixeta$h[caixeta$local=="jureia"]),col="black")
lines(density(caixeta$h[caixeta$local=="retiro"]),col="red")

# Pelos grficos conseguem-se perceber rapidamente as diferenas entre as estruturas de cada local.
# Sendo que retiro parece ter uma subestruturao, parcialmente mais semelhante com chauas.




### Exerccio - Eucaliptos

#### 1

egrandis<-read.csv("egrandis.csv",header=TRUE,sep=";",dec=".")
str(egrandis)
head(egrandis)

library(lattice)
egrandis$rotacao<-as.factor(egrandis$rotacao) 
bwplot(dap~regiao|rotacao, data=egrandis)


#### 2

qqnorm(egrandis$ht)
qqline(egrandis$ht)




### Exerccio - Mais caixetais

#### 1

head(caixeta)
str(caixeta)

#sendo dap = cap/pi
caixeta$dap = caixeta$cap/pi
head(caixeta) #para verificar

caixetaTc<-caixeta[caixeta$especie=="Tabebuia cassinoides",]

par(mfrow=c(1,3))
plot(h~dap, data=caixetaTc, subset=local=="chauas")
plot(h~dap, data=caixetaTc, subset=local=="jureia")
plot(h~dap, data=caixetaTc, subset=local=="retiro")



#### 2


scatter.smooth(caixetaTc$dap[caixeta$local=="chauas"]~caixetaTc$h[caixeta$local=="chauas"], span=1/2)
scatter.smooth(caixetaTc$dap[caixeta$local=="jureia"]~caixetaTc$h[caixeta$local=="jureia"], span=1/2)
scatter.smooth(caixetaTc$dap[caixeta$local=="retiro"]~caixetaTc$h[caixeta$local=="retiro"], span=1/2)


#### 3

library(lattice)
xyplot(dap~h|local, data=caixetaTc)



#### Fim ####
